Differences and contributors to global cognitive performance in the underrepresented Latinx Parkinson’s disease population
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Despite significant progress in understanding the factors influencing cognitive function in Parkinson’s disease (PD), there is a notable gap in data representation for the Latinx population. This study aims to evaluate the contributors to and disparities in cognitive performance among Latinx patients with PD. Methods: A retrospective analysis was conducted based on cross-sectional data encompassing demographic, environmental, motor, and non-motor disease characteristics from the Latin American Research Consortium on the Genetics of PD (LARGE-PD) and the Parkinson’s Progression Markers Initiative (PPMI) cohorts. Linear regression multivariable models were applied to identify variables affecting Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scores, accounting for age, sex, and years of education. Results: The analysis comprised of 3,054 PD patients (2,041 from LARGE-PD and 1,013 from PPMI) and 1,303 Latinx-controls. Latinx-PD patients (mean age 63.0 ± 11.8, 56.8% male) exhibited a significantly lower average MoCA score (p < .001) compared to white Non-Hispanic PD patients from PPMI (mean age 67.5 ± 9.9, 61.7% male). This difference persisted when comparing the Latinx-PD to the Latinx-controls (mean age 58.7 ± 9.3, 33.2% male; p < .001). Factors significantly associated with better MoCA scores in Latinx-PD included unilateral symptom onset (p = .009), and higher educational attainment (p < .001). Conversely, those associated with worse scores included the use of dopamine agonists (p = .01), previous tobacco use (p = .01), older age (p < .001), and a higher Hoehn and Yahr scale score (p < .001). Conclusions: Latinx-PD patients demonstrated significantly lower cognitive scores compared to their white non-Hispanic PD counterparts and Latinx-controls. These results highlight the importance of interpreting MoCA scores in a nuanced manner within diverse populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».